package com.sakiko.embedding;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

/**
 * projectName: com.sakiko.embedding
 *
 * @author: sakiko
 * time: 2025/8/30 15:49
 * description: 向量数据库、Embedding Model (嵌入模型)
 */
@SpringBootApplication
public class EmbeddingApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EmbeddingApplication.class);
    }
}

/*
Vector 向量、矢量
    · 定义: 向量是具有表示大小和方向的量
Vector Store 向量存储
    · 概念: 向量存储是一种用于存储和检索高维向量数据的数据库或存储解决方案
          在 Vector Store中，查询与传统关系数据库不同，执行【相似性搜索】而非精确匹配！！！
向量存储能干嘛？
    将文本、图像和视频转换为浮点数数组(向量)在 Vector Store中，执行相似性搜索，
    当给定一个向量作为查询时，VectorStore返回与查询向量 “相似”的向量
特点:
    · 捕捉复杂的词汇关系 (语义相似性、同义词、多义词)
    · 超越传统词袋模型的简单计数方式
    · 动态嵌入模型 (如 BERT) 可根据上下文生成不同的词向量
    · 向量嵌入为现代检索和检索增强生成(RAG)应用和层序提供支持
langchain4j 清单:
    https://docs.langchain4j.dev/integrations/embedding-stores/
 */

/*
docker 安装 Qdrant:
    docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant
    解释: 6333端口: 用于 HTTP API，浏览器 web界面   http://192.168.6.100:6333/dashboard#/welcome
         6334端口: 用于 gRPC API
 */
